ПравообладателямТеории научения[6-е издание], Хегенхан Б.
Книжная полка
перейти на полку → Хочу прочитатьЧитаюПрочитана
ИзбранноеВладею
Чтобы воспользоваться книжной полкой выполните вход либо зарегистрируйтесь
← Назад
Скачать: , Хегенхан Б. Р., М. Олсон djvu   Читать
Купить →
Купить →

Ожидайте...

В данной книге, выдержавшей шесть изданий, излагаются основные теории научения, одного из самых давних и разработанных направлений в психологии. В книге подробно рассказывается о том, какую роль играют ранние и современные теории научения в психологическом знании и современной педагогике, рассматриваются теории таких всемирно известных ученых, как И.П.Павлов, Э.Толмен, А.Бандура, Ж.Пиаже и Б.Ф.Скиннер. Издание снабжено подробным терминологическим словарем.

Книга адресована преподавателям вузов и студентам психологических и психолого-педагогических факультетов, а также всем специалистам, занятым в сфере образования.

DJVU. Теории научения[6-е издание]. Хегенхан Б. Р.
Страница 378. Читать онлайн

Новый коннвкционизм 33'1

Ввод

Элементы

Значение

(+1) и

Величина

ввода

( 1) (в 0 0

0>

(+ I)

Ов Элемееы ввода {-1) Величина ввода

Для изменения силы связей от начальных нулевых значений воспользуемся правилом Хебба. Так, например, мы можем изменить связь между входящим элементом 1 и выходящим элементом 1 с помощью простой подстановки в формуле научения:

Л чм — величина изменений (от нуля), которые возникли вследствие активации

первого входящего и первого выходящего нейронов;

А1 = активация входящего элемента 1 =+1;

А„= активация выходящего элемента 1 =+1;

Irate = 'I.

Следовательно, Ь w = 'Ьв (+1) ( — 1) = )в или 0,50. Другие значения будут изменяться соответственно, и после предварительного

обучения нейронной сети они будут иметь следующие значения.

[+1) h +0,5

-0,5

Величина

ввода

(-1) 12 -0,5

Ю,5

Ов Элементы ввода (-1) Величина ввода

(+1)

ми, темп научения в нашем случае будет равен 'А. (Это произвольное определение идеально для нашего простого примера и гарантирует, что достаточно будет одной попытки научения.)

Начать можно с обучения сети внешнему сигналу «сосна>. Компьютерная программа устанавливает уровни активации входных элементов равными +1 в первом и -1 во втором случае, а уровням активации выходных клеток будут приданы желаемые значения +1 в случае первого и — 1 в случае второго нейронов. Приведенная ниже матрица демонстрирует состояние входных элементов, выходных элементов и веса (силы связей) в начале обучения.

Обложка.
DJVU. Теории научения[6-е издание]. Хегенхан Б. Р. Страница 378. Читать онлайн